PyTorch ekibi, açık kaynaklı makine öğrenimi çerçevesinin 2.0 sürümünü yayınladı. İkinci ana sürüm, – çeşitli bileşenlerin C++’a önceki geçişinden sonra – Python programlama dilinden daha fazlasını yansıtır: Python’da yazılmış derleme yöntemi torch.compile beta durumuna girmiştir ve artık çerçevenin temel API’sidir.
Trend belirleyen ve geriye dönük uyumlu
PyTorch’un yeni yönü, torch.compile Geliştirme ekibine göre, Python’a sürüm 2.0 olarak adlandırılmasının nedeni buydu. Yeni yapı modu torch.compile performansı önemli ölçüde artırmayı amaçlamaktadır ve Python’da yazılmış yeni TorchDynamo, AOTAutograd, PrimTorch ve TorchInductor teknolojilerine dayanmaktadır. Geliştirme ekibi, Aralık 2022’de Python tabanlı derleme moduna geçişi ve işleyişini duyurdu ve Nightly Builds’ta deneysel olarak bu moda erişim sağladı.
PyTorch 2.0 eklendi torch.compile beta durumuna ulaştı. Yeni çekirdek API olarak kullanılmasına rağmen, isteğe bağlı bir eklenti özelliği olduğundan sürüm tamamen geriye dönük uyumlu olmalıdır. Geliştiriciler isterlerse tanıdık Eager Execution’ı kullanmaya devam edebilirler. Ancak PyTorch ekibinin çeşitli açık kaynak modelleri kullanarak yaptığı ölçümlere göre, yeni derleme modunun hızlanma sürelerinin yüzde 38 ila 76 arasında bir hız avantajı sunması gerekiyor.
Kararlı API ve diğer beta özellikler
Ayrıca, Mac platformlarında GPU ile hızlandırılmış eğitim için PyTorch MPS arka ucu ve funktorchAPI içine torch.funcmodül, yeni sürüm ayrıca PyTorch Transformer API’nin kararlı ve yüksek performanslı bir uygulamasını da sunar.
PyTorch 2.0’ın piyasaya sürülmesiyle, PyTorch etki alanı kitaplıkları da birkaç yeni beta özelliği aldı. Örneğin, TorchAudio 2.0’da aşağıda yeni operatörler var torchaudio.functional VE torchaudio.transforms hazır. Aşağı akış modellerinin genelleştirilebilirliğini geliştirmek için eğitim verilerini sentetik olarak çeşitlendirmek için kullanılabilirler.
PyTorch blogu, sürüm 2.0’ın önemli noktalarını ve yeni kitaplık işlevlerini listeler. Daha fazla ayrıntıya girmek isterseniz tam sürüm notlarını GitHub’da bulabilirsiniz.
(Mayıs)
Haberin Sonu
Trend belirleyen ve geriye dönük uyumlu
PyTorch’un yeni yönü, torch.compile Geliştirme ekibine göre, Python’a sürüm 2.0 olarak adlandırılmasının nedeni buydu. Yeni yapı modu torch.compile performansı önemli ölçüde artırmayı amaçlamaktadır ve Python’da yazılmış yeni TorchDynamo, AOTAutograd, PrimTorch ve TorchInductor teknolojilerine dayanmaktadır. Geliştirme ekibi, Aralık 2022’de Python tabanlı derleme moduna geçişi ve işleyişini duyurdu ve Nightly Builds’ta deneysel olarak bu moda erişim sağladı.
PyTorch 2.0 eklendi torch.compile beta durumuna ulaştı. Yeni çekirdek API olarak kullanılmasına rağmen, isteğe bağlı bir eklenti özelliği olduğundan sürüm tamamen geriye dönük uyumlu olmalıdır. Geliştiriciler isterlerse tanıdık Eager Execution’ı kullanmaya devam edebilirler. Ancak PyTorch ekibinin çeşitli açık kaynak modelleri kullanarak yaptığı ölçümlere göre, yeni derleme modunun hızlanma sürelerinin yüzde 38 ila 76 arasında bir hız avantajı sunması gerekiyor.
Kararlı API ve diğer beta özellikler
Ayrıca, Mac platformlarında GPU ile hızlandırılmış eğitim için PyTorch MPS arka ucu ve funktorchAPI içine torch.funcmodül, yeni sürüm ayrıca PyTorch Transformer API’nin kararlı ve yüksek performanslı bir uygulamasını da sunar.
PyTorch 2.0’ın piyasaya sürülmesiyle, PyTorch etki alanı kitaplıkları da birkaç yeni beta özelliği aldı. Örneğin, TorchAudio 2.0’da aşağıda yeni operatörler var torchaudio.functional VE torchaudio.transforms hazır. Aşağı akış modellerinin genelleştirilebilirliğini geliştirmek için eğitim verilerini sentetik olarak çeşitlendirmek için kullanılabilirler.
PyTorch blogu, sürüm 2.0’ın önemli noktalarını ve yeni kitaplık işlevlerini listeler. Daha fazla ayrıntıya girmek isterseniz tam sürüm notlarını GitHub’da bulabilirsiniz.
(Mayıs)
Haberin Sonu